ChaoZhang
개요
부린 유동량 교차 전략은 기술 분석을 기반으로 한 거래 방법이며, 부린 밴드 지표와 가격 역동성의 개념을 결합한다. 이 전략은 주로 가격과 부린 밴드 하향 궤도의 교차를 사용하여 시장의 오버 바이와 오버 셀 기회를 잡기 위해 구매 신호를 생성한다. 가격이 부린 밴드 상향 궤도를 돌파하는지 관찰함으로써 거래자는 잠재적인 역점을 식별하여 시장의 변동에서 이익을 얻을 수 있습니다.
전략 원칙
이 전략의 핵심 원칙은 시장의 변동성과 가격의 편차를 측정하기 위해 브린을 이용하는 것이다. 브린 띠는 세 개의 선으로 구성된다. 중도 (中軌) 는 간단한 이동 평균 (simple moving average), 상도 (上軌) 는 중도 (中軌) 는 표준 격차의 배수를 더하고, 하도 (下軌) 는 중도 (中軌) 는 표준 격차의 배수를 다. 전략의 구체적인 논리는 다음과 같다:
- 브린 띠를 계산: 20기 간단한 이동 평균을 중간 궤도로 사용하여, 상하 궤도 거리는 중간 궤도보다 2배 표준 차이가 난다.
- 구매 신호: 마감 가격이 하위 궤도보다 낮을 때, 시장이 과매매 될 수 있다고 생각하여 구매 신호를 유발한다.
- 판매 신호: 시장이 과매매 할 수 있다고 판단하여 판매 신호를 유발할 수 있습니다.
- 평지 상장 논리: 다수 상장 포지션을 보유할 때, 판매 신호가 발생하면, 다수 상장을 평면화한다. 공백 포지션을 보유할 때, 구매 신호가 발생하면, 공백 상장을 평면화한다.
전략은 in_long 및 in_short 변수를 설정하여 현재 포지션 상태를 추적하여 반복적으로 포지션을 열지 않도록하고 적절한 때에 포지션을 청산합니다.
전략적 이점
트렌드 추종과 반향 결합: 이 전략은 트렌드 지속을 캡처 할 수 있습니다 (가격이 상반기 또는 하반기 근처에서 작동 할 때) 또는 잠재적인 반향을 캡처 할 수 있습니다 (가격이 부린 대역을 뚫을 때).
자기 적응성: 브린 밴드는 시장의 변동성에 따라 폭을 자동으로 조정하여 전략이 다른 시장 환경에 적응할 수 있도록합니다.
위험 통제: 부린 범위를 돌파할 때 입장을 개시함으로써 전략은 입시 위험을 어느 정도 통제한다.
명확한 진입과 출퇴근 신호: 전략은 명확한 매매 신호를 제공하여 주관적 판단의 영향을 줄인다.
시각적 지원: 전략은 시장 상황을 직관적으로 분석할 수 있도록 도표에 브린을 그려줍니다.
전략적 위험
가짜 돌파 위험: 가격이 부린대를 잠시 돌파한 후 다시 돌아와 잘못된 신호를 유발할 수 있다.
트렌드 시장의 부실성: 강한 트렌드 시장에서, 가격은 부린 영역 밖에서 장기간 운영될 수 있으며, 이는 빈번한 거래와 잠재적인 손실을 초래할 수 있다.
뒤처짐: 이동 평균을 사용했기 때문에, 전략은 시장의 급격한 변화에 느리게 반응할 수 있다.
변수 민감성: 브린 밴드의 기간수와 표준차이배수는 전략 성능에 큰 영향을 미치며, 신중한 조정이 필요하다.
중단 장치의 부재: 현재 전략에는 명확한 중단 설정이 없으며, 시장의 급격한 변동에 따라 큰 손실을 입을 수 있습니다.
전략 최적화 방향
추가 확증 지표 도입: 다른 기술 지표 (RSI 또는 MACD와 같은) 와 결합하여 거래 신호를 필터링하여 정확도를 높일 수 있습니다.
동적 조정 파라미터: 시장의 변동성에 따라 브린 밴드의 기간 수와 표준 차이의 배수를 자동으로 조정할 수 있으며, 다양한 시장 환경에 적응할 수 있다.
스톱로스 및 스톱스 메커니즘을 추가: ATR 또는 고정 점수를 기반으로 스톱로스을 설정하여 위험을 제어하고 수익을 잠금합니다.
진입 시기를 최적화한다: 가짜 돌파의 위험을 줄이기 위해 돌파 시에 직접 진입하는 대신 가격 회귀 브린 띠에 진입하는 것을 고려할 수 있다.
거래량 분석: 거래량 지표와 결합하여, 거래 성공률을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.
시간 필터: 시간 필터 조건을 추가하여 변동성이 높거나 유동성이 낮은 시간에 거래하는 것을 피하십시오.
시장 상태를 고려하십시오. 브린 대역폭이나 다른 지표에 따라 시장이 추세나 흔들림 상태에 있는지 판단하기 위해 다른 거래 전략을 사용하십시오.
요약하다
브린 동력 크로스 전략은 평균 회귀와 트렌드 따라가는 개념을 결합한 거래 방법이다. 가격과 브린 밴드의 관계를 활용하여, 이 전략은 시장의 과매매 과매매 기회와 잠재적인 역전점을 포착하는 것을 목표로 한다. 전략은 강한 적응력과 신호 명확성 등의 장점을 가지고 있지만, 가짜 돌파와 트렌드 시장의 부실성 등의 위험에 직면해 있다. 전략의 안정성과 수익성을 높이기 위해, 추가 확인 지표의 도입, 최적의 매개 변수 설정, 추가 위험 관리 장치의 적용 방법 등을 고려할 수 있다. 실제로, 거래자는 특정 시장 환경과 개인의 위험 선호에 따라 전략의 지속적인 최적화와 재검사를 통해 최적의 거래 효과를 얻을 수 있다.
/*backtest
start: 2024-05-01 00:00:00
end: 2024-05-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Bollinger Bands Strategy", overlay=true)
// Input parameters
length = input.int(20, title="BB Length")
src = input(close, title="Source")
mult = input.float(2.0, title="BB Mult")
// Calculate Bollinger Bands
basis = ta.sma(src, length)
dev = mult * ta.stdev(src, length)
upper_band = basis + dev
lower_band = basis - dev
// Plotting Bollinger Bands
plot(basis, title="Basis", color=color.blue)
plot(upper_band, title="Upper Band", color=color.red)
plot(lower_band, title="Lower Band", color=color.green)
// Buy and Sell conditions
buy_condition = close < lower_band
sell_condition = close > upper_band
// Strategy logic
var in_long = false
var in_short = false
if buy_condition and not in_long
strategy.entry("Buy", strategy.long)
in_long := true
if sell_condition and not in_short
strategy.entry("Sell", strategy.short)
in_short := true
if in_long and sell_condition
strategy.close("Buy")
in_long := false
if in_short and buy_condition
strategy.close("Sell")
in_short := false